公安部交管局:将长途客车速度降下来 防范超员

7月8日,公安部交管局召开视频调度会,要求各地公安交管部门突出重点、落实责任制,深入开展交通安全大检查、做好夏季道路交通事故预防。会议强调,要切实将长途客车速度降下来,连续驾驶时间减下来,防范住客车超员违法。会议要求,各地要全力抓好交通     

公安部交管局视频调度重点地区要求 突出农村县乡道路 重点监控微型面包车 确保元宵节和春运后期道路安全

公安部交管局21日视频调度18个省(区、市),通报、分析了春节长假结束后全国道路交通事故情况,研判了春运后期的道路交通安全形势,强调目前正值元宵节前农村民俗庆典活动集中的时期,中短途出行旺盛;元宵节后将进入农民工返城、学生返校高峰期,各地公安交管部门要全力以赴加强农村地区道路交通安全管理,将微型面包车纳入视线并重点监控。     

基于语义层次组成的ST-MRF交通事故检测算法

针对目前大部分交通事故检测算法没有考虑车辆相互遮挡的影响,导致在交通量比较大的情况下,算法运行结果比较差,为了解决这一问题,提出了基于类组成的时空马尔可夫随机场(简称ST-MRF)交通事故检测算法.该方法应用ST-MRF模型进行车辆跟踪,得到车辆的目标地图和运动矢量,获得交通流基本参数,结合安装在道路下游的检测器获得的交通流数据,采用语义层次算法对交通事件进行检测.为了验证算法的准确性,对该算法与仅仅使用基于ST-MRF车辆跟踪的得出的交通流数据来判断事故的发生的算法进行比较,发现本算法检测率要高.通过研究得出:基于语义层次组成的ST-MRF算法能在交通比较拥挤且车辆出现相互遮挡的情况下,准确检测到交通事件.     

基于速度分类算法的交通事件视频检测系统设计

提出基于速度分类算法的交通事件实时视频检测方法,并对交通量检测方法、车辆跨道处理、速度检测、交通状况检测及交通事件识别等进行了研究.在车辆检测与跟踪的基础上,可实现车辆停止、慢行、车道变换次数和车流拥挤等交通事件识别功能,通过自动检测车辆避障、车道变换、超速、慢速、停止和交通阻塞等事件,获得交通流量、占有率、排队长度、车型和平均车速等交通参数.与传统交通事件检测系统相比,具有直观方便、费用低等优点.     

车载导航地图服务发展探讨

从车载导航地图的存储介质、服务载体和服务内容等多方面探讨了车载导航地图服务的发展.物理存储技术的进步促进了导航地图数据存储的发展,为导航地图服务打下基础,手持导航设备及消费电子的出现极大扩展了车用导航电子地图的应用范围,实时动态数据的丰富提升了导航地图服务质量.     

公路隧道远程视频监控功能的实现

常规隧道电视监视系统都是将模拟视频图像信号就近集中于管理所或分中心来进行监控,这种监控模式满足不了上级管理部门或相关管理人员异地远程监控的需求。利用具备视频信号压缩和网络链接功能的网络视频服务器,使异地远程监控成为可能。通过在原有的模拟视频集中监控系统中加装网络视频服务器,使管理者不仅可以在自己的内网系统任一终端上在线监控实时图像,还可以在任何地点任何时间方便地通过互联网进行在线监控。提高了系统的灵活性和服务水平,为检查、监督、决策及抢险指挥等提供了新的途径。     

摩托动起来 生活更精彩——记发展中的淮北市申奥摩托车俱乐部

又是一个快乐的假期,安徽省淮北市申奥摩托车俱乐部的队员们背上早以准备好的行囊,骑上早已检测完毕的爱车,把各种版本的中国地图摊在床头,准备又一次快乐的旅行。     

纵马黔滇川

仰望着办公室墙壁上偌大的中国地图,面对着960万平方公里大好河山,我那蛰伏了一个冬季的火热之心,在春节长假即将来临之际又开始瘙痒难耐,蠢蠢欲动。摩旅华夏,已成为我的最爱,骑游九州,更使我欲罢不能。2007年2月15日,也是腊月二十八,我整好行装,跨上爱驹——已行驶了45715km的GZ125HS豪爵美式太子摩托车,     

数据分析在快速路规划中的应用-以淄博为例

大数据技术提供了一种观察系统整体规律的重要手段,其渗透力是广泛的,基于大数据的规划方法正将交通规划行业引入新的范式。本文基于手机信令数据和导航地图数据,分析城市交通可达性特征、产生吸引特征、通勤特征、通道特征等,并以淄博市快速路系统规划为例,验证了数据分析方法的有效性。     

雾天道路下智能车视觉图像实时快速去雾研究

针对智能驾驶视觉感知领域中去雾算法处理时间过长的问题,提出了一种基于大气散射模型的视频图像快速去雾算法。在暗通道先验去雾的基础上,计算大气光值的自适应参数,提高去雾速度,并优化设计去雾系数,获取半去雾图像,将单幅图像去雾应用到视频实时去雾中;进一步利用限制对比度自适应直方图均衡（CLAHE）算法抑制去雾残余噪声,增强图像道路交通特征。验证结果表明：提出的算法有效提高了图像质量,且视频去雾速度较传统算法大幅提升;图像边缘强度提升近2倍,极大提高了道路能见度。